EnCharge AI, 아날로그 인메모리 칩으로 8W 노트북에서 200 TOPS AI 구현을 겨냥

노트북, 워크스테이션, 엣지 기기에서 GPU 전력 소모의 일부만으로 추론을 실행하는 전하 기반 아날로그 인메모리 AI 가속기(EN100)를 설계한다.

아날로그 인메모리 컴퓨팅은 온디바이스 추론을 디지털 칩보다 약 20배 더 효율적으로 만들 수 있으므로, 노트북과 로봇이 GPU 대신 전문 가속기를 채택하게 될 것이다.

2,170만 달러(2022년 12월), DARPA OPTIMA 보조금 1,860만 달러(2024년), Tiger Global이 주도한 1억 달러 이상의 시리즈 B(2025년 2월) — 총 약 1억 4,400만 달러.

Verma의 프린스턴 연구실은 국방부 자금으로 약 10년간 전하 기반 아날로그 인메모리 컴퓨팅을 연구했으며, 그는 2022년 전 IBM CTO Kailash Gopalakrishnan, 전 Macom COO Echere Iroaga와 함께 EnCharge AI를 분사하여 완전한 하드웨어·소프트웨어 스택을 구축하기 위해 2,170만 달러를 조달했다.

2025년 2월: Tiger Global이 주도하고 Samsung Ventures, Foxconn 계열 HH-CTBC, RTX Ventures, In-Q-Tel이 참여한 1억 달러 이상의 초과 청약된 시리즈 B; 첫 제품 EN100(M.2 모듈: 8.25W에서 200+ TOPS, 32GB LPDDR; 4칩 PCIe 카드: 40W에서 약 1페타OPS)이 공개되었고, 2026년까지 업계 보도가 이어졌다; 노트북, 워크스테이션, 로봇, 산업 자동화를 겨냥한다.

EN100은 출시되어 상용화 중이며, 회사는 비상장 상태로 매출이나 고객사 이름은 공개되지 않았다.

아날로그 인메모리 컴퓨팅은 단순히 디지털 칩을 확장하는 것이 아니라, AI 추론의 최대 비용인 메모리와 연산 사이의 데이터 이동을 공략한다.

10년간의 프린스턴 연구와 국방부 자금이 벤처 자금이 회사의 의제를 바꾸기 전에 기술의 위험을 낮췄다.

Samsung, Foxconn, RTX, In-Q-Tel에 걸친 투자자 명단은 소비자 전자, 제조, 국방 전반에서 효율적인 온디바이스 AI에 대한 수요를 시사한다.

이 베팅은 역발상적이다: 효율이 이기면 엣지 기기가 일상적 추론에서 클라우드 GPU를 대체하고, 디지털 로드맵이 계속 개선되면 기회의 창은 닫힌다.

벤처 자금이 들어오기 전 10년간 기반 기술의 위험을 낮춘 것은 EnCharge에 특허와 역발상적 스토리를 안겼지만, 아날로그 추론은 여전히 Nvidia의 로드맵을 상대로 OEM 채택을 확보해야 한다.

2026년 4월 기준, EnCharge는 첫 제품 EN100을 출시했고 노트북, 워크스테이션, 엣지·산업 시스템에서 OEM 채택을 추진하고 있으며, 산타클라라에서 약 90명 규모의 비상장 회사로 남아 있다. 매출이나 고객사 이름은 공개되지 않았고, 아날로그 추론이 디지털 가속기를 대체할 것이라는 주장은 대량 생산 규모에서 아직 입증되지 않았다.